اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های یادگیری تطبیقی برای عامل‌های هوشمند در سیستم‌های چندعامله

کتاب تکنیک‌های یادگیری تطبیقی برای عامل‌های هوشمند در سیستم‌های چندعامله

تگ‌ها: MARL سیستم‌های چندعامله عامل‌های هوشمند کنترل عامل ناسازگاری دینامیکی هوش مصنوعی یادگیری تطبیقی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های یادگیری تطبیقی برای عامل‌های هوشمند در سیستم‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: ناسازگاری دینامیکی (Non-stationarity)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تطبیقی در سیستم‌های چندعامله
  • 2. مبانی عامل‌های هوشمند
  • 3. مفهوم سیستم‌های چندعامله
  • 4. انواع معماری‌های سیستم‌های چندعامله
  • 5. تعاملات و ارتباطات بین عامل‌ها
  • 6. اهداف و چالش‌های یادگیری تطبیقی
  • 7. مروری بر روش‌های یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی با عامل منفرد
  • 9. یادگیری تقویتی در سیستم‌های چندعامله (MARL)
  • 10. مفاهیم اصلی در MARL: فضای حالت، فضای عمل، تابع پاداش
  • 11. چالش‌های منحصر به فرد MARL: غیر ایستا بودن محیط، ناظر بودن همزمان عامل‌ها
  • 12. طبقه‌بندی روش‌های MARL
  • 13. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
  • 14. روش‌های بدون مدل در MARL
  • 15. یادگیری مبتنی بر ارزش در MARM
  • 16. یادگیری مبتنی بر سیاست در MARL
  • 17. روش‌های ترکیبی در MARL
  • 18. تکنیک‌های هماهنگی در MARM
  • 19. یادگیری مبتنی بر اعتماد در MARL
  • 20. یادگیری مبتنی بر مذاکره در MARL
  • 21. یادگیری مبتنی بر همکاری در MARL
  • 22. یادگیری مبتنی بر رقابت در MARL
  • 23. یادگیری مبتنی بر ترکیب همکاری و رقابت
  • 24. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 27. شبکه‌های عصبی ادراکی (GNN) در MARL
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای MARL
  • 29. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 30. Policy Gradient Methods در MARL
  • 31. Actor-Critic Methods در MARL
  • 32. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 33. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 34. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 35. QMIX: Q-Learning for Cooperative Multi-Agent Systems
  • 36. VDN: Value Decomposition Networks
  • 37. COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 38. اتصال عامل‌ها به محیط در MARL
  • 39. مدل‌سازی محیط در MARL
  • 40. توابع پاداش و طراحی آن‌ها در MARM
  • 41. اهمیت طراحی تابع پاداش
  • 42. پاداش‌های متمرکز در مقابل پاداش‌های غیرمتمرکز
  • 43. پاداش‌های مشترک در مقابل پاداش‌های جداگانه
  • 44. یادگیری پاداش از طریق مشاهده
  • 45. یادگیری تطبیقی برای عامل‌های با قابلیت‌های متفاوت
  • 46. یادگیری تطبیقی برای عامل‌های با محدودیت‌های اطلاعاتی
  • 47. یادگیری تطبیقی برای عامل‌های با اهداف متغیر
  • 48. یادگیری تطبیقی برای عامل‌های با تغییرات محیطی
  • 49. یادگیری تطبیقی برای عامل‌های با عدم قطعیت
  • 50. یادگیری تطبیقی برای عامل‌های با پویایی بالا
  • 51. یادگیری تطبیقی برای عامل‌های با مقیاس‌پذیری بالا
  • 52. کاربرد MARL در رباتیک
  • 53. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 54. کاربرد MARL در بهینه‌سازی منابع
  • 55. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 56. کاربرد MARL در شبکه‌های انرژی
  • 57. کاربرد MARL در مدیریت داده
  • 58. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع شده
  • 59. کاربرد MARL در تحلیل رفتار جمعی
  • 60. کاربرد MARL در مدل‌سازی اقتصادی
  • 61. کاربرد MARL در سیستم‌های امنیتی
  • 62. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
  • 63. معیارهای سنجش همکاری
  • 64. معیارهای سنجش رقابت
  • 65. معیارهای سنجش کارایی کلی سیستم
  • 66. تحلیل پایداری در سیستم‌های چندعامله
  • 67. تکنیک‌های جلوگیری از افت عملکرد (Collapse)
  • 68. اهمیت اکتشاف در MARL
  • 69. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 70. اکتشاف مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 71. اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 72. یادگیری تطبیقی توزیع شده
  • 73. یادگیری تطبیقی متمرکز
  • 74. یادگیری تطبیقی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 75. یادگیری تطبیقی در محیط‌های واقعی
  • 76. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 77. یادگیری با تنظیم دقیق (Fine-tuning) در MARL
  • 78. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در MARL
  • 79. یادگیری federated در MARL
  • 80. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 81. شفافیت و قابلیت تفسیر در MARL
  • 82. امنیت و استحکام (Robustness) در MARL
  • 83. رویکردهای جدید در MARL
  • 84. یادگیری تطبیقی با مدل‌های یادگیری ماشینی کلاسیک
  • 85. یادگیری تطبیقی با استفاده از نظریه بازی‌ها
  • 86. یادگیری تطبیقی با استفاده از بهینه‌سازی ترکیبی
  • 87. یادگیری تطبیقی با استفاده از شبکه‌های گراف
  • 88. یادگیری تطبیقی با استفاده از یادگیری عمیق مولد
  • 89. یادگیری تطبیقی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف در MARL
  • 90. یادگیری تطبیقی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 91. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده تطبیقی
  • 92. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده از همتایان
  • 93. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده از ناظر
  • 94. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده از تاریخچه
  • 95. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده از بازخورد
  • 96. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده از تعاملات
  • 97. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده از محیط
  • 98. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده از دانش قبلی
  • 99. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده تطبیقی در طول زمان
  • 100. یادگیری تطبیقی با استفاده از عامل‌های یادگیرنده تطبیقی در مقیاس بزرگ

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.